作业帮实际曲线与拟合曲线的最大偏差怎么求
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/13 15:50:02
excel中公式默认的自变量取值是从1开始的.原始值带入时自变量应该做差.例如你的第一个值是A1=2000.公式中自变量带入时应该是（A1-1999）
楼主你的数据来源是什么,有物理或数学背景吗,通过分析你的数据我发现这几组数据前两组用多项式拟合效果还可以,后面几组的多项式拟合效果实在是不怎么样.我用曲线拟合工具箱cftool拟合,从里面挑了好几种拟
4次方的系数只显示1个有效数字,其实后面的数字被省略了,而实际上后面的数字对结果影响非常大.再问：请问那怎么办啊？，我想拟合红色的点，但没想到差距那么大再答：右键点击公式标签，选择设置趋势线标签格式，
分析－＞回归－＞曲线估计因变量 选 专利数自变量 选 时间模型 选 三次勾选 显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R RSquare AdjustedRSq
如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10
clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.
数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定
两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK
好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当
t=0：0.5:5；s1=[0.5 -0.18 -0.01 0.13 0.1 0.31 -0.22 -0.31 0.2&
x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670
曲线不平滑主要还是你的数据少
这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)
自己写个简单的小程序就可以了,计算每个数据点(x,y0)和拟合直线对应点(x,y1)的误差|y1-y0|,其中的最大值就是最大偏差
比如测量单输入/单输出系统特性的精度,可用输出、输入的相干函数来表示.
我也出现这问题,也不知道答案!
可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367 379 414
%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b
clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16&
取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/